DE10244131A1 - Verfahren zur Unterstützung einer Identifizierung einer defekten Funktionseinheit in einer technischen Anlage - Google Patents

Verfahren zur Unterstützung einer Identifizierung einer defekten Funktionseinheit in einer technischen Anlage Download PDF

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Abstract

Das Verfahren nach der Erfindung dient der Unterstützung einer Identifizierung einer defekten Funktionseinheit (17) in einer technischen Anlage (3), die mehrere Funktionseinheiten (9) aufweist, wobei zur Identifizierung ein erster Test an der technischen Anlage (3) durchgeführt wird, DOLLAR A wobei der erste Test eine Messung an der technischen Anlage (3) durchführt und ein erstes Testergebnis (5) liefert, wobei mithilfe von Information darüber, welche Funktionseinheiten (9) getestet wurden und welchen Aufbau die technische Anlage (3) aufweist, eine automatisierte Verarbeitung des ersten Testergebnisses (5) durchgeführt wird, wobei das erste Testergebnis (5) analysiert wird, um eine Gruppe von Funktionseinheiten (9) zu bestimmen, die defekt sein können und wobei anhand der Analyse den Funktionseinheiten (9) der Gruppe Defektwahrscheinlichkeiten (15) zugeordnet werden.

Description

  • Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Unterstützung einer Identifizierung einer defekten Funktionseinheit in einer technischen Anlage.
  • Die Identifizierung einer defekten Funktionseinheit in einer technischen Anlage ist Vorraussetzung für eine schnelle und erfolgreiche Reparatur. Meist wird dabei nur die defekte Funktionseinheit mit einer intakten Ersatzfunktionseinheit ausgetauscht. Eine beschleunigte Reparatur führt zu kürzeren Ausfallzeiten und erhöht somit den Nutzen der technischen Anlage.
  • Die hohe Komplexität technischer Anlagen, die aus vielen unabhängigen Funktionseinheiten aufgebaut sind, erschwert die Identifizierung und erfordert eine Vielzahl von Tests, die vielfältige Messungen an den technischen Anlagen durchführen. Die Wahl der richtigen Tests, ihre Kombination und ihre Bewertung obliegt einem Servicetechniker, dem dazu unterstützende Information zur Verfügung steht, beispielsweise Handbücher, Schaltpläne oder Informationen über die Tests. Da die unterstützende Information und die Tests laufend aktualisiert und an die Weiterentwicklungen der technischen Anlagen angepasst werden, kann der Servicetechniker leicht in seinem Informationsstand zurückliegen, so dass er die defekte Funktionseinheit nur durch Ausprobieren identifiziert kann. Jeder unnötige Austausch einer nicht defekten Funktionseinheit führt zu zusätzlichen Kosten.
  • Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde eine schnellere und genauere Identifizierung einer defekten Funktionseinheit in einer technischen Anlage zu ermöglichen.
  • Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß gelöst durch ein Verfahren zur Unterstützung einer Identifizierung einer defekten Funktionseinheit in einer technischen Anlage, die mehrere Funktionseinheiten aufweist, wobei zur Identifizierung ein erster Test an der technischen Anlage durchgeführt wird, wobei der erste Test eine Messung an der technischen Anlage durchführt und ein erstes Testergebnis liefert, wobei mithilfe von Information darüber, welche Funktionseinheiten getestet wurden und welchen Aufbau die technische Anlage aufweist, eine automatisierte Verarbeitung des ersten Testergebnisses durchgeführt wird, wobei das erste Testergebnis analysiert wird, um eine Gruppe von Funktionseinheiten zu bestimmen, die defekt sein können, und wobei anhand der Analyse den Funktionseinheiten der Gruppe Defektwahrscheinlichkeiten zugeordnet werden.
  • Der Vorteil des Verfahrens liegt darin, dass die Information über den Aufbau der technischen Anlage verknüpft wird mit einem ersten Test, der an der technischen Anlage durchgeführt wird. Dadurch wird es möglich, dass im Verfahren auf Information darüber zurückgegriffen werden kann, welche Funktionseinheiten vom ersten Test getestet wurden. Dies erlaubt dann die automatisierte Verarbeitung des ersten Testergebnisses, bei der eine Gruppe von Funktionseinheiten aus all den Funktionseinheiten, die die technische Anlage aufbauen, selektiert wird.
  • Die Gruppe von Funktionseinheiten wird dadurch charakterisiert, dass mindestens eine ihrer Funktionseinheiten defekt ist. Anhand von zwei extremen Fälle soll die Zuordnung von Funktionseinheiten in Abhängigkeit vom Testergebnis verdeutlichen werden. Im ersten Fallbeispiel, bei dem der Test darauf hinweist, dass eine der getesteten Funktionseinheit defekt ist, besteht die Gruppe aus den vom Test getesteten Funktionseinheiten. Im zweiten Fallbeispiel weist der Test nicht auf einen Defekt der getesteten Funktionseinheiten hin und die getesteten Funktionseinheiten werden nicht der Gruppe zugeordnet.
  • Ein weiterer Vorteil des Verfahrens ist nun, dass man auf Information bezüglich der technischen Anlage zurückgreifen kann, um den Funktionseinheiten der Gruppe Defektwahrscheinlichkeiten zuzuordnen, die sich aus der Teilnahme am ersten Test ergeben. Dabei kann auch zusätzliche Information in die Zuordnung einfließen, beispielsweise die Anfälligkeit einer Funktionseinheit. Auf diese Weise kann eine genauere Defektwahrscheinlichkeit zugeordnet werden.
  • In einer Weiterbildung des Verfahrens werden die Defektwahrscheinlichkeiten der Funktionseinheiten in der Gruppe mit einer signifikanten Grenzdefektwahrscheinlichkeit verglichen, wobei die Grenzdefektwahrscheinlichkeit dadurch definiert ist, dass jede Defektwahrscheinlichkeit, die größer ist als die Grenzdefektwahrscheinlichkeit, die zugehörige Funktionseinheit als defekt klassifiziert. Dies hat den Vorteil, dass mit einer automatisierten Analyse und Zuordnung von Defektwahrscheinlichkeiten eine defekte Funktionseinheit identifiziert werden kann.
  • In eine Weiterbildung des Verfahrens, die sich auf den Fall bezieht, dass noch keine Defektwahrscheinlichkeit über der signifikanten Grenzdefektwahrscheinlichkeit liegt, wird anhand der Defektwahrscheinlichkeiten mindestens ein zweiter Test vorgeschlagen, wobei der Test die Defektwahrscheinlichkeiten weiter präzisieren soll. Dies kann beispielsweise dadurch erreicht werden, dass nur eine Untergruppe der Gruppe von Funktionseinheiten getestet wird. Ein Vorteil des Verfahrens liegt darin, dass mit Hilfe der Defektwahrscheinlichkeiten, mit dem Wissen über den Aufbau der technischen Anlage und mit dem Wissen darüber, welche Funktionseinheiten von welchem Test angesprochen werden, Tests automatisiert danach beurteilt werden können, inwieweit ihre Durchführung es er möglicht, die Defektwahrscheinlichkeiten der Funktionseinheiten der Gruppe weiter zu präzisieren.
  • In einer Weiterbildung des Verfahrens werden die Testvorschläge nach mindestens einem Kriterium automatisiert geordnet, das die Relevanz des Testvorschlags in Bezug zur Identifizierung der defekten Einheit bewertet. Vorteilhaft wäre es z.B. den Zeitaufwand, den der Test beim Ablauf benötigt, mit einzubeziehen oder es könnte eine Bewertung danach erfolgen, wie weit die am Test teilnehmenden Funktionseinheiten mit den Funktionseinheiten übereinstimmen, für die eine spezielle Präzisierung der Defektwahrscheinlichkeit von Vorteil ist.
  • In einer Weiterbildung wird der Relevanteste der vorgeschlagenen Tests automatisch durchgeführt. Dies hat den Vorteil, dass eine Folge von Tests unabhängig von einer Einflussnahme eines Servicetechnikers durchgeführt werden kann.
  • In einer besonders vorteilhaften Ausführungsform wird als zweiter Test einer der Testvorschläge durchgeführt. Dann wird unter Berücksichtigung des ersten Testergebnisses und unter Einbezug von Information darüber, welche Funktionseinheiten getestet wurden, welchen Aufbau die technische Anlage aufweist und welche Ergebnisse mindestens ein früherer Test geliefert hat, das Testergebnis des zweiten Tests analysiert, um die Defektwahrscheinlichkeiten der Funktionseinheiten der Gruppe weiter zu präzisieren. Des Weiteren wird, falls eine präzisierte Defektwahrscheinlichkeit einer Funktionseinheit über einer signifikanten Grenze liegt, diese Funktionseinheit als defekt identifiziert oder es wird, falls keine Defektwahrscheinlichkeit über der signifikanten Grenze liegt, mindestens ein weiterer Test zum Präzisieren der Defektwahrscheinlichkeiten der Funktionseinheiten der Gruppe vorgeschlagen. Zusätzlich werden diese Testvorschläge nach mindestens einem Kriterium, das die Relevanz des Testvorschlags in Bezug zur Identifizierung der defekten Einheit bewertet, automatisiert geordnet.
  • In einer Weiterbildung des Verfahrens wird so oft ein jeweils neu vorgeschlagener Test durchgeführt, bis eine Defektwahrscheinlichkeit einer Funktionseinheit oberhalb der signifikanten Grenze liegt, und diese Funktionseinheit als defekte Funktionseinheit identifiziert ist. Der Vorteil dieser Weiterbildung liegt darin, dass nun aufgrund der wiederholten Durchführung der automatisierten Bearbeitung von Testergebnissen eine Eingrenzung der Gruppe von Funktionseinheiten, die defekt sein können, möglich ist, wobei die Eingrenzung ohne Mitwirken eines Servicetechnikers fortgeführt werden kann, bis die defekte Funktionseinheit identifiziert ist. Die Fehlerquote dieses Verfahrens kann durch Wahl der Grenzdefektwahrscheinlichkeit minimiert werden.
  • In einer besonderen Ausführungsform ergibt sich die Defektwahrscheinlichkeit einer Funktionseinheit nach der Durchführung eines Tests aus einer mathematischen Kombination der Defektwahrscheinlichkeit vor dem Test mit der Defektwahrscheinlichkeit aufgrund des Tests. Dies hat den Vorteil, dass schon gewonnene Information gezielt in die Defektwahrscheinlichkeit einer Funktionseinheit einbezogen werden kann.
  • In einer besonders vorteilhaften Ausführungsform des Verfahrens sind die die technische Anlage aufbauenden Funktionseinheiten zum einen austauschbare Baueinheiten und zum anderen austauschbare Verbindungseinheiten zwischen weiteren Funktionseinheiten. Diese Verbindungseinheiten können Signale zwischen den Funktionseinheiten übermitteln, beispielsweise elektrische oder optische Signale. Des Weiteren können sie Signale über pneumatische oder hydraulischem Wege übermitteln oder sie können eine Energieversorgung einer Funktionseinheit ermöglichen. Die Strukturierung des Aufbaus der technischen Anlage in Funktionseinheiten FRUs (FRUs field replaceable units), die als ganzes austauschbar sind, hat den Vorteil, dass nach der Identifizierung der defekten Funktionseinheit die Reparatur der technischen Anlage schnell durch Austausch der Funktionseinheit vollzogen werden kann. Darum ist es vorteilhaft, die Funktionseinheit beispielsweise auf die FRUs der technischen Anlage zu beziehen.
  • In einer vorteilhaften Ausführungsform des Verfahrens überprüft ein Test die Funktion einer einzelnen Funktionseinheit. In einer anderen Ausführungsform überprüft ein Test mehrere Funktionseinheiten entlang eines Testsignalwegs. Diese Ausführungsformen haben den Vorteil, dass zum einen eine einzelne Funktionseinheit und zum anderen das Zusammenwirken mehrerer Funktionseinheiten überprüft werden kann.
  • In einer besonders vorteilhaften Ausführungsform können verschiedene Tests aus einem Testprogramm mittels Parametrisierung erzeugt werden. Dies hat den Vorteil, dass ein Testprogramm in einer allgemeinen Form entworfen werden kann, das dann beispielsweise zur Überprüfung von verschiedenen Strukturen eingesetzt wird, die sich in ihrem Aufbau ähneln. Ein weiterer Vorteil liegt darin, dass ein Testprogramm geschrieben werden kann, das auf verschiedenen technischen Anlagen einer Systemfamilie laufen kann, in dem die entsprechenden Parameter der jeweiligen technischen Anlage an das Testprogramm übergeben werden.
  • In einer besonders vorteilhaften Ausführungsform bilden mehrere Tests mit beispielsweise einer gemeinsamen Aufgabe einen Testblock und können so zur Vereinfachung der Durchführbarkeit mit einem einzigen Aufruf des Testblocks ausgeführt werden. Dies hat den Vorteil, dass Tests, die z.B. zur Oberprüfung eines Moduls der technischen Anlage dienen, gezielt aufgerufen werden können, um die Defektwahrscheinlichkeiten der Funktionseinheiten dieses Moduls näher zu bestimmen. Ein weiterer Vorteil liegt darin, dass ein Servicetechniker nicht viele verschiedenen Test einzeln aufrufen muss.
  • In einer besonders vorteilhaften Ausführungsform wird in einem Testmodell zusammengefasst, welche Funktionseinheiten von welchem Test oder Testblock überprüft werden. Das Testmodell wird beispielsweise durch Konfigurieren eines Testprogrammmodells auf die technische Anlage erzeugt. Das Testprogrammmodell beschreibt dabei z.B. die Tests oder Testblöcke, die auf der technischen Anlage oder auf Anlagen, die dieser technischen Anlage ähnlich sind, durchführbar sind. Die Beschreibung der Tests oder Testblöcke kann deren Aufgabe, welche Vor- und Nachbereitungen an der technischen Anlage für einen Test notwendig sind, ob der Test automatisch ausgeführt werden kann oder ob ein Mitwirken eines Servicetechnikers notwendig ist, weitere wichtige Parameter und natürlich die jeweils von einem Test betroffenen Funktionseinheiten umfassen. Ein wichtiger Parameter ist z.B. die Dauer der Durchführung des Tests.
  • Ein solches Testprogrammmodell kann aus einem Supertestprogrammmodel hervorgehen und hat den Vorteil, dass eine Programmierung der automatischen Bearbeitung von Testergebnissen möglich ist, die auf eine ganze Systemfamilie von technischen Anlagen anwendbar ist. Des Weiteren kann das Testprogrammmodell die Abhängigkeit der Funktionsfähigkeit der Funktionseinheiten von einem Testergebnis enthalten oder Regeln zur Fehlerfindung in einer allgemeinen oder in einer für eine technische Anlage speziellen Form aufweisen, die aus dem Wissen von erfahrenen Servicetechnikern, Systemdesignern und Ingenieuren gewonnen wurden. Die automatisierte Verarbeitung bedient sich dann einer Art Expertensystem.
  • Ein Vorteil der Verwirklichung des Verfahrens mit einem solchen Testmodell liegt in der Möglichkeit, den Ablauf der Defektidentifikation zu automatisieren. Eine solche Automatisierung ermöglicht es dann, das Testmodell unabhängig von Testblöcken aufzubauen, so dass vom Verfahren gezielt die Tests aufgerufen werden können, die auch zu einer Präzisierung der Defektwahrscheinlichkeiten führen. Dies wird durch die Verfügbarkeit der relevanten Information im Testmodell und durch die automatisierte Bearbeitung möglich. Die Defektidentifikation lässt sich auf diese Weise erheblich beschleunigen, da nicht mehr alle Tests eines Testblocks, ob vorteilhaft oder nicht, durchgeführt werden müssen.
  • In einer besonders vorteilhaften Ausführungsform ist die Information über den Aufbau der technischen Anlage schematisch in einem Systemmodell zusammengefasst, das auf Funktionseinheiten basiert. Das Systemmodell kann beispielsweise durch Konfigurieren eines Supersystemmodells auf die technische Anlage erzeugt werden. Dabei umfasst das Supersystemmodell alle verwandten technischen Anlagen, die beispielsweise zu einer Systemfamilie gehören. Der Vorteil eines solchen Systemmodells liegt darin, dass es die Interpretation eines Tests oder Testblocks in Hinblick auf den Aufbau der technischen Anlage erlaubt, und somit die Funktionseinheiten, die von einem Test oder Testblock angesprochen werden, zugänglich macht. Das Systemmodell weiß beispielsweise welche Funktionseinheiten (FRUs) in der technischen Anlage vorliegen und wie sie über die Verbindungseinheiten (Kabel) miteinander verbunden sind. Des Weiteren kann das Systemmodell ein statistisches Modell über die Zuverlässigkeiten der Funktionseinheiten aufweisen.
  • Die automatisierte Unterstützung einer Identifizierung einer defekten Funktionseinheit nach dem Verfahren der Erfindung wird also beispielsweise dadurch realisiert, dass zum einen die technische Anlage in Form eines Systemmodells in Funktionseinheiten strukturiert wird, und dass zum anderen die Wechselwirkung eines Tests mit der technischen Anlage in einem Testmodell beschreiben wird. Das Testmodell enthält z.B. die Aufgabe, den Wirkungskreis, die beanspruchte Zeit, und andere Größen, die in Bezug zur technischen Anlage stehen. Die Konfiguration von Systemmodell und Testmodell kann automatisch entsprechend der jeweiligen technischen Anlage erfol gen, wobei der Ablauf des Verfahrens unabhängig von der technischen Anlage programmiert werden kann.
  • Ein zusätzlicher Vorteil des Verfahrens liegt in der Möglichkeit, das Verfahren in einer Testsoftware zu integrieren, die Systemfamilien und eine Vielzahl von Tests in einer übersichtlichen Struktur widerspiegelt. Die Testsoftware, die an die Erfindung angepasst ist, ermöglicht eine einfache Aktualisierung bezüglich Änderungen in den Systemen und in den Tests.
  • Weitere vorteilhafte Ausführungsformen der Erfindung sind durch die Merkmale der Unteransprüche gekennzeichnet.
  • Es folgt die Erläuterung von mehreren Ausführungsbeispielen anhand der 1 bis 11. Es zeigen:
  • 1 ein Flussdiagramm zur Verdeutlichung des Verfahrens zur Unterstützung einer Identifizierung einer defekten Funktionseinheit in einer technischen Anlage,
  • 2 ein schematisiertes Diagramm zur Verdeutlichung der Konfiguration des Systemmodells aus dem Supersystemmodell,
  • 3 einen alternativen Aufbau des Supersystemmodells,
  • 4 den Zusammenhang zwischen einem Testprogramm und den zu ihm gehörenden Tests,
  • 5 den Zusammenhang zwischen einem Testblock und den zu ihm gehörenden Tests,
  • 6 ein schematisiertes Diagramm zur Verdeutlichung der Konfiguration des Testmodells aus dem Supertestprogrammmodel,
  • 7 ein Diagramm zur Verdeutlichung des Informationsflusses bei der automatisierten Bearbeitung von Testergebnissen,
  • 8 ein Ablaufdiagramm der automatisierten Bearbeitung,
  • 9 ein Ablaufdiagramm einer Synthese bei der automatisierten Bearbeitung nach 8,
  • 10 ein erstes Beispiel zum Ablauf der Identifizierung einer defekten Einheit in einer Kommunikationskette, die in einem Magnetresonanztomographiegerät verwendet wird,
  • 11 ein zweites Beispiel zum Ablauf der Identifizierung einer defekten Einheit in einem RF-System eines Magnetresonanztomographiegeräts,
  • 12 ein Beispiel zur Vorgehensweise bei der Kombination von Defektwahrscheinlichkeiten, die auf zwei Tests beruhen.
  • 1 zeigt ein Flussdiagramm, das das Verfahren zur Unterstützung einer Identifizierung einer defekten Funktionseinheit verdeutlicht. Ein Test 1 wird an einer technischen Anlage 3 durchgeführt und liefert ein erstes Testergebnis 5. Das erste Testergebnis 5 wird zusammen mit der Information 7, welche Funktionseinheiten 9 der technischen Anlage 3 getestet wurden, und mit der Information 11 über den Aufbau der technischen Anlage 3 einer Verarbeitungseinheit 13 zur automatisierten Verarbeitung von Testergebnissen 5 zugeführt.
  • In der Verarbeitungseinheit 13 werden die Testergebnisse analysiert und unter Einbezug der zugeführten Information wird eine Gruppe von Funktionseinheiten 9 zusammengestellt, die aufgrund des Tests 1 defekt sein könnten. Falls der Test auf keinen Defekt hinweist, setzt sich beispielsweise nach dem Ausschlussprinzip die Gruppe von Funktionseinheiten 9 aus den nicht getesteten Funktionseinheiten 9 zusammen. Falls der Test auf einen Defekt hinweist, umfasst die Gruppe bevorzugt Funktionseinheiten 9, die am Test beteiligt waren.
  • Zusätzlich wird bei der Analyse jeder Funktionseinheit 9 der Gruppe eine Defektwahrscheinlichkeit 15 zugeordnet. Die Defektwahrscheinlichkeiten 15 der Funktionseinheiten 9 werden mit einer Grenzdefektwahrscheinlichkeit verglichen, und sobald eine Defektwahrscheinlichkeit 15 einer Funktionseinheit 9 größer ist als diese Grenzdefektwahrscheinlichkeit, wird die dazugehörige Funktionseinheit 9 als die defekte Funktionseinheit 17 identifiziert. Liegt keine Defektwahrscheinlichkeit 15 oberhalb der Grenzdefektwahrscheinlichkeit, so wird von der Verarbeitungseinheit 13 mindestens ein Testvorschlag 19 erstellt. Der Testvorschlag 19 wird dabei so ausgewählt, dass mittels seiner Durchführung die Gruppe von Funktionseinheiten 9 weiter eingeschränkt werden kann oder dass mittels seiner Durchführung die Defektwahrscheinlichkeiten 15 der Funktionseinheiten 9 der Gruppe präzisiert werden können. Entsprechend benötigt die Verarbeitungseinheit 13 Möglichkeiten, die Defektwahrscheinlichkeiten 15 der Funktionseinheiten 9 abzuspeichern, die Struktur von möglichen Tests hinsichtlich des Aufbaus der technischen Anlage 3 mit der Gruppe der Funktionseinheiten 9 zu vergleichen und den Einfluss möglicher Tests auf die Defektwahrscheinlichkeiten 15 der Funktionseinheiten 9 abzuschätzen. Dazu können beispielsweise in einem Expertensystem gesammelte Information und Regeln zur Hilfe gezogen werden.
  • Des Weiteren verfügt die Verarbeitungseinheit 13 über die Möglichkeit die Testvorschläge 19 derart zu bewerten (z.B. wieder mithilfe des Expertensystems), dass der Testvorschlag 19 als erstes durchgeführt wird, der eine schnelle und effiziente Identifizierung der defekten Funktionseinheit 17 ermöglicht. Die Durchführung des vorteilhaftesten Testvorschlags 19 als ein zweiter Test der technischen Anlage 3 kann nun einerseits automatisiert von der Verarbeitungseinheit 13 eingeleitet werden oder sie kann nach Befragung von einem Servicetechniker durchgeführt werden.
  • In einem zweiten Zyklus der automatisierten Verarbeitung steht der Verarbeitungseinheit 13 nun zusätzlich zur Information aus der Analyse des ersten Tests 1 ein zweites Testergebnis 21 sowie Information über die Funktionseinheiten, die vom zweiten Test überprüft wurden, zur Verfügung. Der Zyklus der automatisierten Verarbeitung mithilfe der Durchführung von weiteren Tests kann sich solange wiederholen, bis eine Defektwahrscheinlichkeit 15 oberhalb der Grenzdefektwahrscheinlichkeit liegt, d.h. bis die defekte Funktionseinheit 17 gefunden wurde.
  • In 2 ist in einem schematisierten Diagramm die Entstehung des Systemmodells 31 aus dem Supersystem 33, das auf die technische Anlage 3 konfiguriert wird, dargestellt. Das Supersystemmodell 33 beschreibt die Struktur von einer Systemfamilie, d.h. von einer Familie von sich ähnelnden technischen Anlagen 3, mit Hilfe von Funktionseinheiten 9. Dabei sind die Funktionseinheiten 9 FRUs 35 oder Verbindungseinheiten 37, die die FRUs 35 miteinander verbinden. Durch die Konfiguration des Supersystemmodells 33 ist es möglich, die Struktur der technischen Anlage 3 in das Systemmodell 31 zu projizieren. Konfigurationen für andere technische Anlagen, die ebenfalls zur Systemfamilie gehören, führen zu entsprechenden Systemmodellen. Das Systemmodell 31 beschreibt den in der technischen Anlage 3 realisierten Aufbau der verschiedenen FRUs 35 und deren Verbindung mittels den Verbindungseinheiten 37. Eine derartige Darstellung der technischen Anlage 3 ermöglicht es, Tests, z.B. Test 1 und 19 und Funktionseinheiten 9, d.h. die FRUs 35 und die Verbindungseinheiten 37, miteinander in einen logischen Zusammenhang zu bringen.
  • In 3 wird ein alternativer Aufbau des Supersystemmodells 33 gezeigt. Dabei umfasst das Supersystemmodell 33 die Systemmodelle 31 aller technischen Anlagen 3, die zur Systemfamilie gehören. Bei der Konfiguration wird dann das entsprechende Systemmodell 31 aus dem Supersystemmodell 33 selektiert.
  • In 4 wird schematisch der Zusammenhang zwischen einem Testprogramm 41 und möglichen Tests 43, 45, 47, die mittels Parametrisierung aus dem Testprogramm 41 gewonnen werden können, dargestellt. Dabei ist ein Testprogramm 41 eine allgemein gehaltenes Programm, das es erlaubt, durch die Wahl von Parametern Messungen an der technischen Anlage 3 durchzuführen, die sich ähneln, d.h. die z.B. eine ähnliche Struktur von Funktionseinheiten 9 überprüfen.
  • 5 zeigt schematisch den Zusammenhang zwischen einem Testblock 51 und einigen dazugehörigen Tests 53, 55, 57. Die Zusammenfassung der verschiedenen Tests 53, 55, 57 in dem Testblock 51 ermöglicht es, dass eine Sequenz von Tests mit einem einzigen Aufruf ausgeführt wird. Dies reduziert die Vielzahl der möglichen Tests an einer technischen Anlage 3 auf Testblöcke 51, d.h. Gruppen von Tests, die bevorzugt Tests mit gleichen Aufgaben oder Tests, die sich auf die gleichen Funktionseinheiten 9 beziehen, aufweisen.
  • 6 verdeutlicht in einer schematisierten Darstellung ein Supertestprogrammmodell 61 sowie ein daraus erzeugtes Testmodell 63. Dabei enthält das Supertestprogrammmodell 61 verschiedene Testprogrammmodelle 65, die sich wiederum auf verschiedene technische Anlagen 3 beziehen. Im Testprogrammmodell ist die Zuordnung von Information, die für die Verarbeitung der Tests wichtig ist, zu den einzelnen Tests beschrieben. Beispielsweise wird festgehalten, welchem Testprogramm 41 welche Parameter 67 zugeordnet werden, um den Test 43 zu erzeugen, welche Funktionseinheiten 9 vom Test 43 überprüft werden, welche Zeitdauer 69 der Test 43 in Anspruch nimmt und welchem Testblock 51 er zugeordnet ist. Diese Information wird für alle Tests und alle Testprogramme im Supertestprogrammmodell 61 festgehalten.
  • Des Weiteren ist das Supertestprogrammmodell 61 derart strukturiert, dass alle Information, die sich auf eine technische Anlage 3 bezieht, in einem Testprogrammmodell 65 zusammengefasst ist. Dies hat den Vorteil, dass der fortschreitenden Entwicklung nur einmal für alle technischen Anlagen im Supertestprogramm 61 Rechnung getragen werden muss.
  • Für die automatisierte Verarbeitung ist es günstig das Testmodell 63 aus dem Supertestprogramm 61 zu erzeugen, wobei das Testmodell 63 dann nur noch die Schlüsselinformation darüber enthält, welche Funktionseinheiten 9 von welchem Testblock 51 überprüft werden, sowie Information, die zur Erstellung einer Reihenfolge der Testvorschläge 19 benötigt wird. Für den Fall, dass die Testblöcke ausgeführt werden, ist die Verbindung dieser Informationen zu den Testblöcken für die automatisierte Verarbeitung ausschlaggebend. Können auch einzelne Test ausgeführt werden, ist es vorteilhaft, dass das Testmodell die Schlüsselinformation bezüglich der einzelnen Tests umfasst. Dies kann zur Beschleunigung des Verfahrens bei einer Automatisierung der Fehleridentifikation führen, da gezielt einzelne Tests durchgeführt und analysiert werden können.
  • 7 zeigt ein Diagramm zur Verdeutlichung des Informationsflusses bei der automatisierten Bearbeitung von Testergebnissen. Die Bearbeitungseinheit 13 erhält die Information über die Testergebnisse 5, 21 von durchgeführten Tests 1, 19. Des Weiteren kann die Bearbeitungseinheit 13 auf das Testmodell 63 zugreifen, in dem z.B. die Information darüber vorliegt, welche Funktionseinheiten 9 von den durchgeführten Tests betroffen sind. Für die Analyse und für das Vorschlagen weiterer Tests kann die Bearbeitungseinheit 13 auch auf das Systemmodell 31 zugreifen, das die Information über den Auf bau der technischen Anlage 3 in einer Struktur von Funktionseinheiten 9 enthält.
  • Die Bearbeitungseinheit 13 liefert dann Information über die Funktionseinheiten 9, die defekt sein können, sowie deren Defektwahrscheinlichkeiten 15. Des Weiteren liefert die Bearbeitungseinheit 13 eine Liste von Testvorschlägen 19, die nach ihrer Relevanz für die Identifizierung eines Defekts in der technischen Anlage 03 geordnet sind. Nach einer erfolgreichen Präzisierung der Defektwahrscheinlichkeiten 15 kann die Bearbeitungseinheit 13 die Information liefern, welche der Funktionseinheiten 9 die defekte Funktionseinheit 17 ist.
  • Zusätzlich sind im Diagramm der Zusammenhang von Testmodell 63, Testprogrammmodell 65 und Supertestprogramm 63 sowie der Zusammenhang von Systemmodell 31 und Supersystemmodell 33 angedeutet.
  • In 8 ist der Ablauf der automatisierten Bearbeitung in einem Flussdiagramm dargestellt. Nach dem Start 71 der Bearbeitung wird als erstes eine Informationsfilterung 73 durchgeführt. Dabei werden, falls vorhanden, abgespeicherte Ergebnisse früherer Tests auf nützliche Information gefiltert, und es wird das aktuelle Testergebnis übergeben.
  • In einem zweiten Schritt, der Synthese 75, wird das Testergebnis mit Hilfe von Information aus dem Systemmodell 31 und dem Testmodell 63 analysiert. Beispielsweise wird überprüft, welche Verbindungseinheiten, z.B. Kabel, oder welche austauschbare Funktionseinheiten, z.B. FRUs, am Test beteiligt waren. Anschließend werden mit einem mathematischen Modell die Defektwahrscheinlichkeiten, die sich aus dem aktuellen Test ergeben, mit Defektwahrscheinlichkeiten, die anhand früherer Tests bestimmt worden sind, kombiniert.
  • In einem dritten Schritt, der Diagnose 77, wird das Ergebnis des mathematischen Modells ausgewertet, indem beispielsweise die Defektwahrscheinlichkeiten mit der Grenzdefektwahrscheinlichkeit verglichen werden. Dazu können die Defektwahrscheinlichkeiten in eine grobe Klassifizierung eingeteilt werden.
  • Falls eine Defektwahrscheinlichkeit oberhalb der Grenzdefektwahrscheinlichkeiten liegt, ist mit Hilfe der Tests erfolgreich die defekte Funktionseinheit identifiziert worden.
  • Falls kein eindeutiges Ergebnis vorliegt, werden in einem vierten Schritt, dem Vorschlagen 79 weitere Tests, Test zur Präzisierung der Defektwahrscheinlichkeiten aus dem Testmodell 63 herausgesucht. Dazu wird Information aus dem Systemmodell 31 hinzugezogen. Die Bestimmung eines neuen Tests kann mit Hilfe des Ausschlussprinzips erfolgen, d.h. es wird versucht, die Gruppe der möglichen defekten Funktionseinheiten zu verkleinern. Alternativ besteht die Möglichkeit, Defektwahrscheinlichkeiten durch Testen von selektierten Funktionseinheiten gezielt zu einer größeren signifikanteren Aussagefähigkeit hin zu verändern. Dazu werden die Vorschläge z.B. nach ihrer Komplexität oder nach ihrem Zeitaufwand geordnet vorgeschlagen. Damit ist man am Ende 81 der automatisierten Bearbeitung. Findet die Durchführung von Tests mittels Testblöcken statt, so wird die automatisierte Bearbeitung auf die Testblöcke bezogen.
  • In 9 wird der Ablauf der Synthese 75, die in der automatisierten Bearbeitung nach 8 durchgeführt wird, näher erläutert. Nach dem Start 83 der Synthese erfolgt zunächst in einem ersten Schritt eine Überprüfung 85, welcher Test durchgeführt wurde. Dabei kann der Test im Zuge eines Testblocks durchgeführt worden sein. Dann werden in einem eigenen Zyklus die Funktionseinheiten des Tests analysiert.
  • Dazu wird in einem zweiten Schritt 87 eine erste Funktionseinheit des Tests ausgewählt. Im dritten Schritt 89 wird das mathematische Modell um diese Funktionseinheit erweitert, wobei in einem vierten Schritt 91 noch eine konditionelle Wahr scheinlichkeit für diese Funktionseinheit an das mathematische Modell übergeben werden kann, z.B. eine hohe Ausfallwahrscheinlichkeit für eine besonders empfindliche Funktionseinheit. Im fünften Schritt 93 wird überprüft, ob noch weitere Funktionseinheiten am Test beteiligt waren und falls ja, werden die Schritte 87 bis 93 so lange wiederholt, bis alle Funktionseinheiten des Tests berücksichtig wurden.
  • Im sechsten Schritt 95 wird überprüft, welche weiteren Tests beispielsweise im Zuge eines Testblocks durchgeführt wurden. Für die dazugehörigen Funktionseinheiten werden ebenfalls die Schritte 85 bis 95 durchlaufen.
  • Abschließend werden im siebten und wichtigsten Schritt 97 die Defektwahrscheinlichkeiten der betroffenen Funktionseinheiten mit dem mathematischen Modell berechnet. Damit ist man am Ende 101 des Flussdiagramms der Synthese.
  • Die Erfindung ermöglicht auch eine vollautomatisierte Defektidentifikation. Erkennt z.B. ein Servicetechniker oder ein Betreiber einer technischen Anlage, z.B. eines Magnetresonanztomographiegeräts, aufgrund mangelhafter Ergebnisse oder einer fehlerhaften Funktion einen Defekt der Anlage, so kann er beispielsweise folgenden Ablauf der Defektidentifikation mittels einer Testsoftware einleiten.
  • Die Testsoftware führt dann einen ersten Test durch, der z.B. keinen Hinweis auf eine defekte Funktionseinheit gibt. Das dazugehörige erste Testergebnis wird automatisch analysiert und alle Funktionseinheiten, die nicht durch den ersten Test überprüft wurden, werden als potentiell defekt eingestuft und bilden eine weiter zu untersuchende Gruppe von Funktionseinheiten.
  • Anschließend wird von der Testsoftware ein zweiter Test durchgeführt, der beispielsweise wieder auf keine defekte Funktionseinheit hinweist. Eine erneute automatisierte Verar beitung schränkt die Gruppe weiter ein und schlägt einen dritten Test vor. Erst dieser dritte Test deutet darauf hin, dass eine der durch den dritten Test überprüften Funktionseinheiten defekt ist. Die automatisierte Verarbeitung des dritten Testergebnisses schränkt die Gruppe nun deutlich ein. Es werden so lange weitere Tests durchgeführt, die die zugeteilten Defektwahrscheinlichkeiten präzisieren, bis eine defekte Funktionseinheit eindeutig identifiziert ist. Dabei erfolgt der Zyklus der automatisierte Verarbeitung, der z.B. die Analyse von Testergebnissen, die Defektwahrscheinlichkeitszuordnung, das Vorschlagen und Durchführen weiterer Tests umfasst, nach dem Verfahren der Erfindung.
  • Ein Vorteil der vollautomatisierten Defektidentifikation liegt in der Verkürzung der bis zur Fehleridentifizierung benötigten Zeit aufgrund der automatischen Durchführung vieler Tests, die wenig zeitaufwendige Interaktionen mit Servicetechnikern erfordern.
  • In einer weniger automatisierten Version der Testsoftware, entscheidet z.B. ein Servicetechniker selbst, welcher Test oder auch Testblock anfangs zur Eingrenzung der defekten Funktionseinheit durchgeführt wird. Nach einer erfindungsgemäßen Verarbeitung der Testergebnisse wählt er selbst unter den vorgeschlagenen Tests den nächsten aus und kann somit sein persönliche Expertise in die Defektidentifikation einbringen.
  • 10 zeigt ein erstes Beispiel für den Ablauf der Identifizierung einer defekten Einheit in einer Kommunikationskette, die in einem Magnetresonanzsystem verwendet wird. Die Figur zeigt den Aufbau eines CAN-Buses 110 (CAN Control Area Network), der ausgehend von einem Prozessor verschiedene FRUs, die über Kabel miteinander verbunden sind, aufweist. Im Beispiel besteht eine Kette, die am CAN-Bus-Ausgang 111 des Prozessors beginnt, aus den folgenden FRUs: eine IOP-Einheit 113 (IOP Input/Output and Power-Board), eine RF-Kontrollein heit 115, eine RF-Verstärkungseinheit 117, eine PTAB-Einheit 119 (PTAB patient table), eine LCCS-Einheit 121 (LCCS Local Coil Channel Selector) und eine BTB-Einheit 123 (BTB Body Tune Box).
  • Die FRUs sind über Kabel verbunden, die vom Ausgang der einen Einheit in den Eingang der Nächsten führen. Wenn ein Kabel defekt ist, ist es nicht möglich, mit den folgenden FRUs zu kommunizieren. Andererseits ist es möglich, dass die Kommunikation mit einer speziellen FRU nicht möglich ist, beispielsweise mit der LCCS-Einheit 121, dass aber trotzdem eine Kommunikation mit den folgenden Einheiten, in diesem Fall mit der BTB-Einheit 123, möglich ist. Daraus können wir schließen, dass die Kabel des CAN-Buses intakt sind und dass nur die LCCS-Einheit 121 defekt ist und demnach ausgetauscht werden sollte.
  • Im Systemmodell würde die Beschreibung des CAN-Buses enthalten, in welcher Reihenfolge die FRUs miteinander verbunden sind. Ein Testblock würde die Tests zusammenfassen, die jeweils die Kommunikation mit einer FRU überprüfen. Im Testmodell ist festgehalten, welche Kabel und FRUs bei welchem Test durchlaufen werden, um mit einer speziellen FRU kommunizieren zu können. Mit Hilfe des Testmodells und des Systemmodells kann dann automatisiert der Defekt identifiziert werden.
  • Beispielsweise wurde ein Kommunikationstest mit der LCCS-Einheit 121 nicht erfolgreich durchgeführt. Allerdings ist noch kein Kommunikationstest mit BTB-Einheit 123 durchgeführt worden. Dieser Test wird im Verfahren vorgeschlagen, um zwischen einen Defekt des Kabels zwischen der PTAB-Einheit 119 und der LCCS-Einheit 121 oder einem Defekt der LCCS-Einheit 121 zu differenzieren.
  • 11 zeigt ein zweites Beispiel zum Ablauf der Identifizierung einer defekten Einheit in einem RF-System 130 eines Magnetresonanztomographiegeräts. Das RF-System 130 besteht aus vielen FRUs, die durch Kabel miteinander vernetzt sind. Das RF-System 130 besteht beispielsweise aus einem Sender 131, der mit einem Empfänger 133 über ein Schlaufenkabel 135 verbunden ist. Empfänger 131 und Sender 135 sind über die Zeitbasiskabel 136 mit einer Zeitbasis 137 verbunden sind, die zur Synchronisation dient. Der Sender 131 ist des Weiteren mit einer LCCS-Einheit 139 über ein TTX-Kabel 141 (TTX Tuned Transmitter Output) verbunden. Die LCCS-Einheit 139 ist wiederum mit dem Empfänger 131 verbunden ist. Der Sender 131 ist zusätzlich mit einer RF-Verstärkungseinheit 143 verbunden. Andere Systemeinheiten 145 des Magnetresonanztomographiegeräts können ebenfalls mit der RF-Verstärkungseinheit 143 und der LCCS-Einheit 139 verbunden sein.
  • Bei solch komplexen Systemen ist es im Allgemeinen unmöglich, den Defekt mit einem einzigen Test zu finden. Ein sehr einfacher Schlaufentest in diesem System, der mehrere FRUs und Kabel überprüft, führt eine Messung vom Sender 131 über das Schlaufenkabel 135 zum Empfänger 131 durch. Er benötigt zusätzlich die Zeitbasis 137 und die Zeitbasiskabel 136. Wenn dieser Test einen Fehler signalisiert, können der Sender 131, das Schlaufenkabel 135, der Empfänger 131, die Zeitbasis 137 und die Zeitbasiskabel 136 defekt sein.
  • Um die Anzahl der teilnehmenden FRUs zu reduzieren, kann ein zweiter Schlaufentest durchgeführt werden, der vom Sender 131 über das TTX-Kabel 141 zur LCCS-Einheit 139 und zurück zum Empfänger 131 führt. In diesem Fall wird das Schlaufenkabel 135 umgangen, so dass, falls in diesem Test kein Fehler auftritt, auf einen Defekt des Schlaufenkabels 135 geschlossen wird. Ist auch der zweite Schlaufentest fehlerhaft, können der Sender 131, der Empfänger 131, die Zeitbasis 137 und die Zeitbasiskabel 136, defekt sein und es müssen weitere Tests durchgeführt werden. Um einen Doppeldefekt von TTX-Kabel 141 und Schlaufenkabel 135 auszuschließen, sind ebenfalls weitere Tests nötig.
  • 12 zeigt ein Beispiel zur Vorgehensweise bei der Kombination von Defektwahrscheinlichkeiten, die auf zwei Tests am RF-System 130 beruhen. Ein erster Test 151 weist auf einen Defekt hin, der in einem der überprüften Komponenten (Sender 131, TTX-Kabel 141, LCCS-Einheit 139 und Empfänger 131) vorliegt. Entsprechend ist die Defektwahrscheinlichkeit für jede der Komponenten je 25 Prozent. Wird ergänzend ein zweiter Test 153 erfolgreich ohne Fehlermeldung durchgeführt, ist keine der überprüften Komponenten (Sender 131, TTX-Kabel 141, LCCS-Einheit 139 und Systemeinheit 145) defekt, so wird in der kombinierten Bearbeitung der Ergebnisse der Test 151 und 153 der Empfänger 131 als die defekte Funktionseinheit identifiziert.
  • Bei der Zuordnung von Defektwahrscheinlichkeiten aufgrund mehrerer Tests ist es unter Umständen vorteilhaft, die Defektwahrscheinlichkeit in Abhängigkeit vom Test oder auch von der getesteten Funktionseinheit mit einer Gewichtung zu versehen, bei der z.B. besonders anfällige Funktionseinheiten eine höhere Defektwahrscheinlichkeit erhalten. Des Weiteren kann es vorteilhaft sein, wenn eine Aussage über die Defektwahrscheinlichkeiten getroffen werden muss, dass die Defektwahrscheinlichkeiten aufeinander normiert werden, dass mit den normierten Defektwahrscheinlichkeiten im mathematischen Modell gerechnet wird und dass zur Entscheidungsfindung die Defektwahrscheinlichkeiten in grobe Klassen eingeteilt werden. Ein Beispiel für ein mathematisches Modell, das zur Berechnung von Defektwahrscheinlichkeiten angewendet werden kann, ist das Bayesian-Network Modell.

Claims (22)

  1. Verfahren zur Unterstützung einer Identifizierung einer defekten Funktionseinheit (17) in einer technischen Anlage (3), die mehrere Funktionseinheiten (9) aufweist, wobei zur Identifizierung ein erster Test an der technischen Anlage (3) durchgeführt wird, wobei der erste Test eine Messung an der technischen Anlage (3) durchführt und ein erstes Testergebnis (5) liefert, wobei mithilfe von Information darüber, welche Funktionseinheiten (9) getestet wurden und welchen Aufbau die technische Anlage (3) aufweist, eine automatisierte Verarbeitung des ersten Testergebnisses (5) mit folgenden Verfahrensmerkmalen durchgeführt wird: – Analysieren des ersten Testergebnisses (5), um eine Gruppe von Funktionseinheiten (9) zu bestimmen, die defekt sein können, – Anhand der Analyse Zuordnen von Defektwahrscheinlichkeiten (15) zu den Funktionseinheiten (9) der Gruppe.
  2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass, falls eine Defektwahrscheinlichkeit (15) einer Funktionseinheit (9) über einer signifikanten Grenzdefektwahrscheinlichkeit liegt, diese Funktionseinheit (9) als defekt identifiziert wird.
  3. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass, falls keine Defektwahrscheinlichkeit (15) über der signifikanten Grenze liegt, anhand der Defektwahrscheinlichkeiten (15) mindestens ein zweiter Test zum Präzisieren der Defektwahrscheinlichkeiten (15) der Funktionseinheiten (9) der Gruppe vorgeschlagen wird.
  4. Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass, die Testvorschläge (19) nach mindestens einem Kriterium automatisiert geordnet werden, das die Relevanz eines Testvorschlags (19) in Bezug zur Identifizierung der defekten Funktionseinheit (17) bewertet.
  5. Verfahren nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass der relevanteste der vorgeschlagenen Tests automatisiert durchgeführt wird.
  6. Verfahren nach einem der Ansprüche 3 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass ein zweiter Test durchgeführt wird, und dass unter Berücksichtigung des ersten Testergebnisses (5) und unter Einbezug von Information darüber, welche Funktionseinheiten (9) getestet wurden, welchen Aufbau die technische Anlage (3) aufweist und welche Ergebnisse mindestens ein früherer Test geliefert hat, das zweite Testergebnis (21) analysiert wird, um die Defektwahrscheinlichkeiten (15) der Funktionseinheiten (9) der Gruppe zu präzisieren, dass, falls eine präzisierte Defektwahrscheinlichkeit (15) einer Funktionseinheit (9) über einer signifikanten Grenze liegt, diese Funktionseinheit (9) als defekt identifiziert wird, dass, falls keine Defektwahrscheinlichkeit (15) über der signifikanten Grenze liegt, anhand der Defektwahrscheinlichkeiten (15) mindestens ein weiterer Test zum Präzisieren der Defektwahrscheinlichkeiten (15) der Funktionseinheiten (9) der Gruppe vorgeschlagen wird und dass diese Testvorschläge (19) nach mindestens einem Kriterium, das die Relevanz des Testvorschlags (19) in Bezug zur Identifizierung der defekten Funktionseinheit (17) bewertet, automatisiert geordnet werden.
  7. Verfahren nach Anspruch 5 und 6, dadurch gekennzeichnet, dass solange ein jeweils neu vorgeschlagener Test durchgeführt wird, bis eine Defektwahrscheinlichkeit (15) einer Funktionseinheit (9) oberhalb der signifikanten Grenzdefektwahrscheinlichkeit liegt und diese Funktionseinheit (9) als die defekte identifiziert ist.
  8. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, dadurch gekennzeichnet, dass sich die Defektwahrscheinlichkeit (15) einer Funktionseinheit (9) nach der Durchführung eines Tests aus einer mathematischen Kombination der Defektwahrscheinlichkeit (15) vor dem Test mit der Defektwahrscheinlichkeit (15) aufgrund des Tests ergibt.
  9. Verfahren nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, dass die Kombination der Defektwahrscheinlichkeiten (15) mithilfe des Bayesian-Network Modells erfolgt.
  10. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9, dadurch gekennzeichnet, dass eine Funktionseinheit (9) eine austauschbare Baueinheit ist.
  11. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 10, dadurch gekennzeichnet, dass eine Funktionseinheit (9) eine Verbindungseinheit zwischen weiteren Funktionseinheiten (9) ist.
  12. Verfahren einem der Ansprüche 1 bis 11, dadurch gekennzeichnet, dass eine Verbindungseinheit ein elektrisches oder optisches Signal zwischen weiteren Funktionseinheiten (9) übermittelt.
  13. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 12, dadurch gekennzeichnet, dass eine Verbindungseinheit zur Energieversorgung einer weiteren Funktionseinheit (9) dient.
  14. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 13, dadurch gekennzeichnet, dass ein Test die Funktion einer einzelnen Funktionseinheit (9) überprüft.
  15. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 14, dadurch gekennzeichnet, dass ein Test mehrere Funktionseinheiten (9) entlang eines Testsignalwegs überprüft.
  16. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 15, dadurch gekennzeichnet, dass verschiedene Tests aus einem Testprogramm (41) mittels Parametrisierung erzeugt werden.
  17. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 16, dadurch gekennzeichnet, dass mehrere Tests mit einer gemeinsamen Aufgabe einen Testblock (51) bilden und zur Vereinfachung der Durchführbarkeit mit einem einzigen Aufruf des Testblocks (51) durchgeführt werden.
  18. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 17, dadurch gekennzeichnet, dass die Information darüber, welche Funktionseinheiten (9) von einem Test oder Testblock (51) überprüft werden, in einem Testmodell (63) zusammengefasst ist.
  19. Verfahren nach Anspruch 18, dadurch gekennzeichnet, dass das Testmodell (63) durch Konfigurieren eines Testprogrammmodells (65) auf die technische Anlage (3) erzeugt wird, wobei das Testprogrammmodell (65) eine Beschreibung der Tests oder Testblöcke (51) umfasst, die auf der technischen Anlage (3) oder auf Anlagen, die dieser ähnlich sind, durchführbar sind.
  20. Verfahren nach Anspruch 19, dadurch gekennzeichnet, dass die Beschreibung der Tests oder Testblöcke (51) die Aufgabe, wichtige Parameter sowie die jeweils betroffenen Funktionseinheiten (9) beschreibt.
  21. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 20, dadurch gekennzeichnet, dass die Information über den Aufbau der technischen Anlage (3) schematisch in einem Systemmodell (31) zusammengefasst ist, das auf den Funktionseinheiten (9) basiert.
  22. Verfahren nach Anspruch 21, dadurch gekennzeichnet, dass das Systemmodell (31) durch Konfigurieren eines Supersystemmodells (33) auf die technische Anlage (3) erzeugt wird, in welchem Supersystemmodell (33) verwandte technische Anlagen (3) schematisiert dargestellt werden.
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US10/663,068 US7181648B2 (en) 2002-09-23 2003-09-16 Method to assist identification of a defective functional unit in a technical system
CNB031589618A CN100554980C (zh) 2002-09-23 2003-09-17 用于支持识别技术设备中的故障功能单元的方法
JP2003327668A JP2004118839A (ja) 2002-09-23 2003-09-19 技術設備内で故障した機能ユニットの特定を支援する方法

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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102006047262A1 (de) * 2006-10-04 2008-04-10 Endress + Hauser Gmbh + Co. Kg Verfahren zum Testen einer Elektronikeinheit
US7373552B2 (en) 2004-09-30 2008-05-13 Siemens Aktiengesellschaft Model based diagnosis and repair for event logs
DE102007015140A1 (de) * 2007-03-29 2008-10-02 Volkswagen Ag Diagnosevorrichtung und Diagnoseverfahren zum Ausführen einer Diagnose eines mechatronischen Systems

Families Citing this family (31)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7467018B1 (en) 2002-11-18 2008-12-16 Rockwell Automation Technologies, Inc. Embedded database systems and methods in an industrial controller environment
US7266729B2 (en) * 2002-12-27 2007-09-04 Intel Corporation Managing a wireless platform
US7360120B2 (en) * 2003-11-26 2008-04-15 International Business Machines Corporation Methods for adaptive problem determination in distributed service-based applications
US7706895B2 (en) 2005-02-25 2010-04-27 Rockwell Automation Technologies, Inc. Reliable messaging instruction
US7565351B1 (en) * 2005-03-14 2009-07-21 Rockwell Automation Technologies, Inc. Automation device data interface
CN100392414C (zh) * 2005-04-15 2008-06-04 中兴通讯股份有限公司 一种电子设备内电磁辐射源的测量方法和装置
US7233830B1 (en) * 2005-05-31 2007-06-19 Rockwell Automation Technologies, Inc. Application and service management for industrial control devices
DE102006036832A1 (de) * 2006-08-07 2008-02-21 Siemens Ag Ferndiagnosesystem für modulartig aufgebaute medizinische Geräte
US11269303B2 (en) 2009-06-22 2022-03-08 Johnson Controls Technology Company Systems and methods for detecting changes in energy usage in a building
US9606520B2 (en) 2009-06-22 2017-03-28 Johnson Controls Technology Company Automated fault detection and diagnostics in a building management system
US8788097B2 (en) 2009-06-22 2014-07-22 Johnson Controls Technology Company Systems and methods for using rule-based fault detection in a building management system
US8600556B2 (en) 2009-06-22 2013-12-03 Johnson Controls Technology Company Smart building manager
US9753455B2 (en) * 2009-06-22 2017-09-05 Johnson Controls Technology Company Building management system with fault analysis
US9196009B2 (en) 2009-06-22 2015-11-24 Johnson Controls Technology Company Systems and methods for detecting changes in energy usage in a building
US8532839B2 (en) 2009-06-22 2013-09-10 Johnson Controls Technology Company Systems and methods for statistical control and fault detection in a building management system
US9286582B2 (en) 2009-06-22 2016-03-15 Johnson Controls Technology Company Systems and methods for detecting changes in energy usage in a building
US10739741B2 (en) 2009-06-22 2020-08-11 Johnson Controls Technology Company Systems and methods for detecting changes in energy usage in a building
US8731724B2 (en) 2009-06-22 2014-05-20 Johnson Controls Technology Company Automated fault detection and diagnostics in a building management system
US8230261B2 (en) * 2009-12-17 2012-07-24 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Field replaceable unit acquittal policy
WO2011100255A2 (en) 2010-02-09 2011-08-18 Johnson Controls Technology Company Systems and methods for measuring and verifying energy savings in buildings
CN102222526B (zh) * 2010-04-14 2015-04-01 苹果公司 用于对电子装置的处理过程进行控制的方法和装置
US9390388B2 (en) 2012-05-31 2016-07-12 Johnson Controls Technology Company Systems and methods for measuring and verifying energy usage in a building
US8949669B1 (en) * 2012-09-14 2015-02-03 Emc Corporation Error detection, correction and triage of a storage array errors
US10444277B2 (en) * 2014-01-03 2019-10-15 Koninklijke Philips N.V. Calculation of the probability of gradient coil amplifier failure using environment data
US9778639B2 (en) 2014-12-22 2017-10-03 Johnson Controls Technology Company Systems and methods for adaptively updating equipment models
SE541032C2 (en) * 2015-02-27 2019-03-12 Ningbo Geely Automobile Res & Development Co Ltd Methods and systems for detecting faults in vehicle control systems
EP3232282B1 (de) 2016-04-12 2018-09-12 Siemens Aktiengesellschaft Diagnoseeinrichtung und verfahren zur überwachung des be-triebs einer technischen anlage
US10552729B2 (en) * 2017-03-20 2020-02-04 Hewlett Packard Enterprise Development Lp Baseboard management controller to deconfigure field replaceable units according to deep learning model
US10073763B1 (en) * 2017-12-27 2018-09-11 Accenture Global Solutions Limited Touchless testing platform
EP3980961A1 (de) 2019-06-10 2022-04-13 Koninklijke Philips N.V. System und verfahren zur vorhersage von teileabhängigkeiten für einen ersatz auf basis der analyse von heterogenem subsystem
CN111780953B (zh) * 2020-06-29 2022-03-22 盛泰光电科技股份有限公司 一种手机摄像头模组检测及装配方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE19803032A1 (de) * 1998-01-27 1999-07-29 Daimler Chrysler Ag Verfahren zur computergestützten Optimierung von Prüfspezifikationen und Minimierung von Prüfsoftware
DE19917102C2 (de) * 1999-04-15 2002-07-18 Moeller Gmbh Projektierungs- und Diagnoseeinrichtung für eine elektrische Anlage

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3928830A (en) * 1974-09-19 1975-12-23 Ibm Diagnostic system for field replaceable units
US6029258A (en) * 1997-10-09 2000-02-22 Microsoft Corporation Method and system for trouble shooting and correcting computer software problems
US6175934B1 (en) * 1997-12-15 2001-01-16 General Electric Company Method and apparatus for enhanced service quality through remote diagnostics
US6304982B1 (en) * 1998-07-14 2001-10-16 Autodesk, Inc. Network distributed automated testing system
US6691249B1 (en) * 2000-03-22 2004-02-10 Agilent Technologies, Inc. Probabilistic diagnosis, in particular for embedded and remote applications
GB2373607B (en) * 2001-03-23 2003-02-12 Sun Microsystems Inc A computer system

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE19803032A1 (de) * 1998-01-27 1999-07-29 Daimler Chrysler Ag Verfahren zur computergestützten Optimierung von Prüfspezifikationen und Minimierung von Prüfsoftware
DE19917102C2 (de) * 1999-04-15 2002-07-18 Moeller Gmbh Projektierungs- und Diagnoseeinrichtung für eine elektrische Anlage

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7373552B2 (en) 2004-09-30 2008-05-13 Siemens Aktiengesellschaft Model based diagnosis and repair for event logs
DE102006047262A1 (de) * 2006-10-04 2008-04-10 Endress + Hauser Gmbh + Co. Kg Verfahren zum Testen einer Elektronikeinheit
US8274295B2 (en) 2006-10-04 2012-09-25 Endress + Hauser Gmbh + Co. Kg Method for testing an electronics unit
DE102007015140A1 (de) * 2007-03-29 2008-10-02 Volkswagen Ag Diagnosevorrichtung und Diagnoseverfahren zum Ausführen einer Diagnose eines mechatronischen Systems

Also Published As

Publication number Publication date
CN100554980C (zh) 2009-10-28
JP2004118839A (ja) 2004-04-15
CN1490630A (zh) 2004-04-21
DE10244131B4 (de) 2006-11-30
US20040153819A1 (en) 2004-08-05
US7181648B2 (en) 2007-02-20

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